Colored organic matter increases CO<sub>2</sub> in meso‐eutrophic lake water through altered light climate and acidity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many surface waters across the boreal region are browning due to increased concentrations of colored allochthonous dissolved organic carbon (DOC). Browning may stimulate heterotrophic metabolism, may have a shading effect constraining primary production, and may acidify the water leading to decreased pH with a subsequent shift in the carbonate system. All these effects are expected to result in increased lake water carbon dioxide (CO 2 ) concentrations. We tested here these expectations by assessing the effects of both altered allochthonous DOC input and light conditions through shading on lake water CO 2 concentrations. We used two mesocosm experiments with water from the meso‐eutrophic Lake Erken, Sweden, to determine the relative importance of bacterial activities, primary production, and shifts in the carbonate system on CO 2 concentrations. We found that DOC addition and shading resulted in a significant increase in partial pressure of CO 2 ( p CO 2 ) in all mesocosms. Surprisingly, there was no relationship between bacterial activities and p CO 2 . Instead the experimental reduction of light by DOC and/or shading decreased the photosynthesis to respiration ratio leading to increased p CO 2 . Another driving force behind the observed pC O 2 increase was a significant decrease in pH, caused by a decline in photosynthesis and the input of acidic DOC. Considering that colored allochthonous DOC may increase in a warmer and wetter climate, our results could also apply for whole lake ecosystems and p CO 2 may increase in many lakes through a reduction in the rate of photosynthesis and decreased pH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».